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龙图腾网获悉大连工业大学申请的专利基于COSMO-RS和ANN算法的定量构效关系模型预测化合物质谱离子化效率的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115862762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211393252.6，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于COSMO-RS和ANN算法的定量构效关系模型预测化合物质谱离子化效率的方法是由秦磊;刘浩;王煦松;黄旭辉;姜浩楠;高婧譞;陈佳男;董秀萍;朱蓓薇设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于COSMO-RS和ANN算法的定量构效关系模型预测化合物质谱离子化效率的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于COSMO‑RS和ANN算法的定量构效关系模型预测化合物质谱离子化效率的方法；属于化合物质谱离子化效率的预测技术领域。本发明在得知化合物结构和洗脱溶剂环境的基础上，运用COSMO‑RS程序进行热力学模拟计算得出最优的结构性质描述符，结合测定的相对质谱离子化效率，通过编写的人工神经网络非线性回归算法，建立各种结构性质描述符与质谱离子化效率之间的定量关系；进而快捷、有效的预测有机化合物质谱离子化效率；本发明在数据集收集中将梯度洗脱加以考虑，用以拓展应用范围和扩充数据集；此外，本发明在描述符计算中同时考虑到化合物和洗脱溶剂等因素，均大大提高了质谱离子化效率预测的效率和准确性。

本发明授权基于COSMO-RS和ANN算法的定量构效关系模型预测化合物质谱离子化效率的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于COSMO-RS和ANN算法的定量构效关系模型预测化合物质谱离子化效率的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1数据收集：采用高效液相质谱仪收集不同等度洗脱和梯度洗脱条件下若干化合物分别对应的一系列浓度下的峰面积，并构建每种化合物的浓度与峰面积的定量关系模型，依据构建的定量关系模型中的斜率，分别计算得到若干化合物在不同洗脱条件下的化合物质谱相对离子化效率数据logIE； 依据上述获得的logIE大小排序后每隔4个logIE数据选取1个数据进入验证集，其余数据进入训练集，即按照4：1的比例分成训练集和验证集；训练集中的数据点用于构建模型，进行内部验证，验证集中的数据点用于模型外部验证； 步骤2描述符计算：向Turbomole软件中输入有机化合物的SMILES号，采用密度泛函理论DFT方法中的Becke型3参数密度泛函模型B3LYP算法，以及6-311G**基组优化化合物的初始分子结构；其中对分子中所有原子在DFT-BP86TZVP水平进行量子化学计算，使用了Turbomole的默认收敛标准；利用量子化学软件COSMO-RS将优化好的化合物分子结构进一步计算，获取相应的分子结构描述符45种，另外搜集pubchem公共库中涉及的分子结构描述符10种，共计55种，预处理后经逐步线性回归筛选出最终描述符； 步骤3模型建立：以步骤1所述训练集的数据为基础，化合物质谱相对离子化效率数据的自然对数值logIE为因变量，步骤2筛选出的最终描述符为自变量，通过python程序建立一种人工神经网络ANN非线性回归算法模型，对建立的QSPR模型通过5折交叉验证算法选取最优化参数，构建基于最优ANN算法的QSPR模型； 步骤4模型验证：对模型进行验证，其分为两步： a模型的拟合优度和稳健性评价； b对模型进行应用域表征和性能评价；验证合格后进入步骤5； 步骤5应用域表征：通过Williams图对模型应用域进行表征； 步骤6模型应用：利用所述模型预测指定溶剂环境中目标化合物的质谱离子化效率。

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